Análisis numérico - Examen
Análisis numérico
  • 1. El análisis numérico es una rama de las matemáticas que se ocupa del desarrollo y la aplicación de algoritmos para resolver problemas en los que intervienen cantidades continuas. Abarca una amplia gama de técnicas para aproximar soluciones a problemas matemáticos que son difíciles o imposibles de resolver exactamente. Estas técnicas suelen implicar métodos computacionales como la interpolación, la integración numérica y la resolución numérica de ecuaciones diferenciales. El análisis numérico desempeña un papel crucial en muchas disciplinas científicas y de ingeniería, ya que proporciona herramientas para simular y optimizar sistemas complejos, analizar datos experimentales y realizar predicciones basadas en modelos matemáticos.

    ¿A qué se refiere el término "convergencia" en el análisis numérico?
A) Propiedad de una función de tener múltiples soluciones
B) La propiedad de los métodos numéricos de no llegar nunca a una solución
C) La tasa de acumulación de errores en los cálculos
D) La propiedad de una secuencia de iterados de aproximarse a una solución
  • 2. ¿Para qué sirve la interpolación en el análisis numérico?
A) Comprobación de hipótesis estadísticas
B) Estimación de valores desconocidos entre puntos de datos conocidos
C) Encontrar soluciones exactas a las ecuaciones
D) Generación de números aleatorios
  • 3. ¿Para qué sirve la aproximación de funciones en el análisis numérico?
A) Aproximación de funciones complejas mediante otras más sencillas
B) Modelización de sistemas físicos
C) Cálculo exacto de funciones matemáticas
D) Encontrar valores máximos o mínimos de funciones
  • 4. ¿Qué método numérico se utiliza habitualmente para resolver sistemas de ecuaciones lineales?
A) Método secante
B) Eliminación gaussiana
C) Método Runge-Kutta
D) Método de Newton
  • 5. ¿Cuál es el objetivo principal de la interpolación de datos en el análisis numérico?
A) Descartar los valores atípicos en el conjunto de datos
B) Reproducción exacta de puntos de datos conocidos
C) Creación de nuevos puntos de datos más allá del intervalo dado
D) Estimación de valores perdidos entre puntos de datos conocidos
  • 6. En el análisis numérico, ¿para qué sirve la factorización de matrices?
A) Resolución eficaz de sistemas de ecuaciones lineales
B) Generación de matrices aleatorias
C) Encontrar valores propios de matrices
D) Predecir tendencias futuras
  • 7. ¿Qué técnica se utiliza habitualmente para resolver problemas de optimización no lineal?
A) Método de falsa posición
B) Método de Newton
C) Método de bisección
D) Descenso gradual
  • 8. ¿Qué técnica se utiliza habitualmente para aproximar la solución de ecuaciones no lineales?
A) Interpolación de Lagrange
B) Método de Newton
C) Método Runge-Kutta
D) Eliminación gaussiana
  • 9. ¿En qué siglo comenzó el análisis numérico a encontrar aplicaciones en las ciencias de la vida y las ciencias sociales?
A) Siglo XIX.
B) Siglo XX.
C) Siglo XVIII.
D) Siglo XXI.
  • 10. ¿Qué ha permitido el uso de modelos de análisis numérico más complejos en los últimos tiempos?
A) Aumento de la capacidad de procesamiento.
B) Disminución de la disponibilidad de datos.
C) Reducción de los costos computacionales.
D) Avances en la manipulación simbólica.
  • 11. ¿Qué campo utiliza el análisis numérico para predecir los movimientos de planetas, estrellas y galaxias?
A) Física cuántica.
B) Mecánica celeste.
C) Termodinámica.
D) Electromagnetismo.
  • 12. ¿Qué se utiliza comúnmente en el análisis numérico en lugar de respuestas simbólicas exactas?
A) Traducciones simbólicas exactas a números.
B) Soluciones aproximadas dentro de límites de error especificados.
C) Modelos puramente teóricos sin cálculos.
D) Demostraciones matemáticas discretas.
  • 13. ¿Qué algoritmo se basa en la descomposición de valores singulares?
A) Integración de Monte Carlo
B) Análisis de componentes principales
C) Compresión de imágenes espectrales
D) Método del simplex
  • 14. ¿Para qué propósito utilizan las compañías de seguros los programas numéricos?
A) Para realizar cálculos simbólicos.
B) Para análisis actuariales.
C) Para simular fenómenos cuánticos.
D) Para desarrollar modelos discretos.
  • 15. ¿En qué se transformaron las calculadoras mecánicas durante la década de 1940?
A) Libros mecánicos
B) Tablas de interpolación
C) Ordenadores electrónicos
D) Listas de fórmulas
  • 16. ¿Qué alternativa de software libre se menciona para cálculos numéricos?
A) Repositorio Netlib
B) Biblioteca IMSL
C) Bibliotecas NAG
D) Biblioteca Científica GNU
  • 17. ¿Cuál de los siguientes ejemplos ilustra un problema mal condicionado?
A) Derivar una función donde el elemento diferencial es cero.
B) Integrar una función con un número infinito de regiones.
C) Evaluar f(x) = 1/(x - 1) cerca de x = 1.
D) Evaluar f(x) = 1/(x - 1) cerca de x = 10.
  • 18. ¿En qué año E. T. Whittaker contribuyó al análisis numérico?
A) 1912
B) 1985
C) 2000
D) 1947
  • 19. ¿Quiénes son dos matemáticos relacionados con los orígenes del análisis numérico moderno?
A) Whittaker y Stegun
B) Newton y Lagrange
C) Euler y Gauss
D) John von Neumann y Herman Goldstine
  • 20. ¿Cuál es una aplicación práctica de la predicción numérica del tiempo?
A) Se utilizan técnicas de manipulación simbólica.
B) La matemática discreta proporciona la base teórica.
C) Los métodos numéricos avanzados lo hacen posible.
D) Se basa únicamente en el análisis de datos históricos.
  • 21. ¿Cuál es el nombre de una revista que publica artículos sobre matemáticas numéricas desde 1959?
A) Numerische Mathematik
B) Enciclopedia de Matemáticas
C) Biblioteca Digital de Funciones Matemáticas
D) Revista de Análisis Numérico (SINUM)
  • 22. ¿Qué software se puede utilizar para resolver problemas sencillos de análisis numérico utilizando su solucionador integrado?
A) Excel
B) Julia
C) MATLAB
D) Scilab
  • 23. ¿Qué se utiliza comúnmente para determinar cuándo se ha encontrado una solución suficientemente precisa en métodos iterativos?
A) El número de iteraciones realizadas.
B) La precisión de las operaciones aritméticas.
C) Una prueba de convergencia que involucra el residuo.
D) El tamaño de la estimación inicial.
  • 24. En el ejemplo proporcionado, ¿para qué se utiliza la función f(x) en el método de bisección?
A) 3x³ − 24
B) 3x² + 4
C) 3x + 4 = 28
D) x³ - 8
  • 25. ¿Cuáles son los valores iniciales de 'a' y 'b' utilizados en el ejemplo para el método de bisección?
A) a = 0, b = 3
B) a = 1, b = 2
C) a = 2, b = 5
D) a = -1, b = 4
  • 26. ¿Qué método se vuelve costoso en dimensiones más altas para la integración numérica?
A) Redes dispersas
B) Métodos de Monte Carlo
C) Fórmulas de Newton-Cotes
D) Cuadratura gaussiana
  • 27. ¿Qué lenguaje de programación es conocido por sus bibliotecas como NumPy y SciPy?
A) Python
B) R
C) C++
D) MATLAB
  • 28. ¿Cuál de estos métodos es un ejemplo de las fórmulas de Newton-Cotes?
A) Mallas dispersas
B) Integración de Monte Carlo
C) Regla de Simpson
D) Método simplex
  • 29. ¿Cuál es el error máximo para la solución en el ejemplo?
A) Igual a 0.5
B) Mayor que 1
C) Exactamente 0
D) Menor que 0.2
  • 30. ¿Por qué los valores de función obtenidos de tablas extensas son menos útiles hoy en día?
A) Debido al trabajo de E. T. Whittaker.
B) Porque se instituyó el Premio Leslie Fox.
C) Porque solo se calcularon hasta 16 decimales.
D) Porque hay una computadora disponible.
  • 31. ¿Qué tipo de algoritmos utilizan las aerolíneas para optimizar sus operaciones?
A) Algoritmos de optimización sofisticados desarrollados dentro del campo de la investigación operativa.
B) Técnicas de manipulación simbólica.
C) Cálculos aritméticos básicos.
D) Simulaciones de eventos discretos.
  • 32. ¿Qué tipo de operaciones aritméticas pueden mejorar la precisión de los sistemas de álgebra computacional?
A) Aritmética de punto flotante
B) Aritmética de punto fijo
C) Aritmética binaria
D) Aritmética de precisión arbitraria
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